본 연구에서는 과거 제안된 5가지의 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량과 pan 증발량을 이용하여 상관분석을 실시하였고 pan 계수를 산정하였다. 또한 우리나라 21개 기상관측지점에서 과거 제안된 5가지의 기준증발산식들을 비교하고 그 유사성을 알아보았다. 비교 검토된 기준증발산식은 4가지 방법으로 분류하였으며, 분류된 방법 중에서 각기 대표적인 기준증발산량 산정식을 선정하여 적용하였다. 적용된 기준증발산식은 에너지와 공기동력항의 조합법에 근거한 Penman 식, 단일근원법에 근거한 FAO Penman-Monteith(FAO P-M) 식, 복사자료를 이용한 방법인 Makkink 식과 Priestley-Taylor 식, 그리고 기온자료에 근거한 방법인 Hargreaves 식 등이다. 연구지역 선정을 위하여 기상관측지점이 있는 지역의 지리 및 지형조건을 고려하였다. 사용된 기상자료는 1970년부터 5년 간격으로 8개년의 일별 기상자료를 사용하였다. 적용결과는 수치 및 시계열 도시방법을 통하여 비교하였다. 분석결과에 의하면 대부분의 지역에서 기준증발산식과 pan 증발량과는 0.9 이상의 높은 상관관계를 보이고 있으나, pan 증발량과 비교하여 회귀식의 경사가 1.0보다 크거나 작은 경향을 보이고 있다. 전국 21개 연구지역 중에서 12개 지역에서 대기온도자료에 기초한 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 가장 유사한 것으로 나타났는데, 이들 지역은 대구지역을 제외하고 해안지역에 위치하고 있다. 반면에 내륙에 위치한 8개 지역에서 복사량자료에 기초한 Priestley-Taylor 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다.
기상자료가 부족하거나 결측 지역의 기준 증발산량 산정을 위하여 Penman-Monteith (PM) 공식을 이용한 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 경기만 유역에 위치한 강화, 인천, 수원, 서산, 천안의 1997년$\sim$2004년 기상자료를 바탕으로 PM 공식을 이용하여 계산한 기준 증발산량(이하 ETo)을 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수를 이용하여 2005년$\sim$2006년의 PM 공식을 이용한 ETo 결과와 비교하여 검정을 수행하였다. 그 결과, 매개변수 조정 전 RMS 오차는 $14.63{\sim}23.30$ 정도로 파악되었으며, 모형의 검정에서도 $14.43{\sim}26.81$ 정도로 유사한 범위를 보이고 있다. 한편, Nash-Sutcliffe 일치계수는 $0.68{\sim}0.77$이며, 검정과정에서는 $0.43{\sim}0.85$로 대부분의 지역이 추정효율이 아주 떨어지는 것으로 나타났다. 반면, Hargreaves 계수를 조정한 경우, RMS 오차는 $5.23{\sim}11.75$ 정도로 파악되었으며, 모형의 검정에서도 $6.48{\sim}9.09$정도로 매개변수 조정전에 비하여 크게 감소하고 있음을 알 수 있으며, 한편, NSC는 $0.92{\sim}0.98$이며, 검정과정에서는 $0.93{\sim}0.97$로 대부분의 지역에서 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 지리 및 지형적 특성과 도시화에 따른 기후변화가 기준증발산량에 미치는 영향을 파악하기 위하여 FAO P-M 기준증발산식을 이용하여 연별 및 각 월별 기준증발산량과 기준증발산식의 에너지항 및 공기동력항 변화추세를 분석하였다. 추세분석을 위하여 전국 21개 연구지역에서 일별 기후자료를 수집하여 Spearman 순위상관분석, Sen분석(Sen's estimator of slope) 그리고 실제변화율분석과 선형회귀분석 등을 실시하였다. 또한 도시지역 특성에 따라 21개 연구지역을 군집화하였고, 각 군집에 따른 기준증발산과 기준증발산식의 에너지항 및 공기동력항의 변화를 분석하였다. 연구결과에 의하면 도시화정도는 기준증발산, 에너지항 및 공기동력항의 변화추세 및 크기에 밀접한 영향이 있으나, 변화추세 정도(Sen's slope)에는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 에너지항의 경우 해안지역에서는 주로 증가추세를 보이는 반면, 내륙지역에서는 일부 월을 제외하고 감소추세를 보이고 있다. 또한 지역 경사도는 에너지항보다는 공기동력항 변화추세 정도(Sen's slope)에 더 큰 영향력을 보이는 것으로 판단된다. 공기동력항의 경우 해안 및 내륙지역에서 증가추세를 보이고 있고, 내륙지역이 해안지역보다 더 큰 공기동력항의 증가추세를 보이고 있다.
In order to provide basic information for the estimation of evapotranspiration for grass (Joycia Japonica), both field lysimeter experiment and model prediction were performed to estimate daily ET Various methods were used to predict daily reference crop ET and crop coefficients. Measured mean daily ET during the 1997 growing season was 4.5mm Model predicted mean daily ET during the 1997 growing season varied from 3.6 to 4.7mm depending on the prediction model Crop coefficients varied from 0.96 to 1.27 depending on the prediction model Comparison of the seven reference crop ET prediction methods used in this study shows that the Penman-Monteith method gave the smallest ET while the Hargreaves method gave the largest ET. The crop coefficient by the corrected Penman method was 1.03, which is closest to 1.0, suggesting that this method may he the best prediction method.
수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET0)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E0) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.
Increasing crop production with the same amount of resources is essential for enhancing the economy in agriculture. The first prerequisite is to understand relationships between the resources. The concept of WEF (Water-Energy-Food) nexus analysis was first introduced in 2011, which helps to interpret inter-linkages among the resources and stakeholders. The objective of this study was to analyze energy-water nexus in greenhouse cultivation by estimating reference evapotranspiration and heating load. For the estimation, this study used the physical model to simulate the inside temperature of the agricultural greenhouse using heating, solar radiation, ventilated and transferred heat losses as input variables. For estimating reference evapotranspiration and heating load, Penman-Monteith equation and seasonal heating load equation with HDH (Heating Degree-Hour) was applied. For calibration and validation of simulated inside temperature, used were hourly data observed from 2011 to 2012 in multi-span greenhouse. Results of the simulation were evaluated using $R^2$, MAE and RMSE, which showed 0.75, 2.22, 3.08 for calibration and 0.71, 2.39, 3.35 for validation respectively. When minimum setting temperature was $12^{\circ}C$ from 2013 to 2017, mean values of evapotranspiration and heating load were 687 mm/year and 2,147 GJ/year. For $18^{\circ}C$, Mean values of evapotranspiration and heating load were 707 mm/year and 5,616 GJ/year. From the estimation, the relationship between water and heat energy was estimated as 1.0~2.6 GJ/ton. Though additional calibrations with different types of greenhouses are necessary, the results of this study imply that they are applicable when evaluating resource relationship in the greenhouse cultivation complex.
본 연구에서는 FAO-56 Penman-Monteith (FAO PM)를 비롯하여 Hamon, Hansen, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Makkink, Priestley-Taylor, Thornthwaite 등 총 8가지 기준증발산량 산정방법을 이용하여 전국 기상청 ASOS 지점을 대상으로 각 방법에 따른 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 또한 가장 신뢰성이 높은 것으로 알려진 FAO PM값을 기준으로 나머지 7가지 방법에 의한 월별 편차를 분석하여 지점별 월별 보정계수를 도출하고, 보정에 따른 개선효과를 평가하였다. 먼저 각 방법의 기본계수를 적용하여 기준증발산량을 산정한 결과, 방법에 따라 큰 편차를 나타내었으며 Hansen 방법이 상대적으로 FAO PM과 유사한 것으로 나타났다. 반면, Hamon과 Jensen-Haise 방법은 여름철을 중심으로 타 방법대비 매우 큰 값을 보였으며, FAO PM과의 편차도 크게 나타났다. 지역별로는 동해안 일부지역을 제외하고 대부분의 지역에서 FAO PM과 비교하여 기준증발산량을 과다하게 산정하는 것으로 분석되었다. FAO PM 결과와의 편차를 기반으로 지점별 월별 최적화된 보정계수를 도출하고 기준증발산량을 다시 비교한 결과, 지점에 따라 보정 전에 -46 mm~+88 mm의 범위를 보였던 월 평균값은 보정 후 -11 mm~+1 mm로 나타났으며, 연 평균값도 -393 mm~+354 mm (보정 전)에서 -33 mm~+9 mm (보정 후)로 보정을 통하여 편차가 크게 감소되었다. 또한, 기온자료만을 이용하는 Hamon, Hargreave-Samani, Thornthwaite 방법들도 보정을 통하여 FAO PM과 큰 차이없는 결과를 도출하였다. 특히 기온기반의 방법들은 기후변화 시나리오 중 상대적으로 불확실성이 낮은 기온자료만을 이용하여 미래의 장기간의 기준증발산량을 전망하거나, 월 또는 계절예측 기온정보를 이용하여 수개월간의 기준증발산량을 예측하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
증발산량을 산정하는 것은 수자원 관리에서 매우 중요한 요소이고, 많은 연구자들에 의해서 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 식이 기준증발산량을 산정을 위해 적용되고 있다. 하지만 FAO P-M 식에는 다양한 입력 변수들이 적용되어서, 이들 입력변수들의 영향력을 파악하는 것은 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역을 대상으로 8개의 기상요소들(최고기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량, 증기압부족, 순복사량, 지중열유동)과 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항, 그리고 고도의 변화에 따른 FAO P-M 기준증발산량 산정에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 다른 변량들은 고정한 상황에서 각 특정 변량을 10% 증가시킴에 따른 기준증발산량의 변화를 평가하기 위해 상대 민감도분석을 실시하였다. 또한 5개 대표 지역을 선정하여 그 지역들에 대해서 월별 민감도분석을 실시하고자 군집분석을 이용하여 56개 연구지역을 5개로 분류하였다. 분석결과에 의하면 56개 연구지역에서 8개의 기상요소 중에서 순복사량이 가장 민감한 것으로 나타났고, 다음으로 상대습도, 일사량, 최고기온, 증기압부족, 풍속, 최저기온 순으로 나타났다. 지중열유동은 가장 덜 민감한 요소인 것으로 나타났다. 지표면 특성의 경우, 고도는 매우 낮은 양의 상대 민감도를 보였다. FAO P-M 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항의 상대적 민감도는 에너지항이 0.707, 공기동력항이 0.293을 보여서 에너지항이 공기동력항보다 기준증발산량 산정에 기여도가 더 큰 것으로 나타났다. 월별 민감도분석에 의하면 기상 요소별 민감도는 계절적인 영향을 보이는 것으로 나타났고, 고도의 상대민감도는 지역 간 서로 다른 양상을 보였다. 따라서 FAO P-M 식 적용을 위해서는 입력변수의 지역적, 계절적 민감도 차이를 고려해야할 것으로 판단된다.
In order to provide basic information for the estimation of evapotranspiration in the ponded direct seeding paddy field, both field lysimeter experiment and model prediction were performed to estimate daily ET. Various methods were used to predict daily reference crop ET and crop coefficients. Measure4 mean daily ET during the 1995 growing season varied from 5.9 to 6.1 mm depending on the species, while it varied from 5.1 to 5.5 mm in 1996. Model predicted mean daily ET during the 1995 growing season varied from 3.9 to 4.9 mm depending on the prediction model, while it varied from 3.5 to 4.7 mm in 1996. The smaller ET values both measured and predicted in 1996 were caused by the low values of temperature, sunshine hours, and solar radiation. Crop coefficients varied from 1.20 to 1.50 in 1995 depending on the prediction model, while it varied from 1.10 to 1.47 in 1996. Comparison of the seven reference crop ET prediction methods used in this study shows that the Penman-Monteith method and the FAO-Radiation method gave the lowest ET while the corrected Penman method and the Hargreaves method gave the largest ET. Since crop coefficients vary to a large extent based on the prediction methods, reference crop ET prediction method should be carefully selected in irrigation planning.
이 논문에서는 일사량과 일조시간에 관한 통상적인 선형관계식보다 정확한 비선형 관계식에 대한 적용검토를 수행한다. 일조시간을 이용한 일사량 추정에 이어서 Penman-Monteith 방정식을 이용하여 기준 증발산량을 추정하였다. 우리나라 20개 지점의 1997년부터 2006년까지의 일사량 및 일조시간 자료를 포함한 기상자료를 이용하여 선형 그리고 수정 비선형 Angstrom 방정식을 보정하고 기준 증발산량을 추정하였다. 일조시간과 일사량 사이의 선형과 비선형 관계식을 이용한 기준 증발산량의 상대비교를 수행하였다. 선형 및 비선형 관계식을 이용한 방법 모두 RMS 오차는 5.96, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 0.95로 추정되었고, 그 차이는 매우 미미하였다. 그러나 상대적으로 일사량이 기준 증발산량에 크게 기여하는 하계에는 그 차이가 증가하기 때문에 보다 개선된 비선형 관계식을 이용하는 방법에 대한 엄밀한 검토가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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